Những yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ xanh sm bike của giới trẻ tại thành phố hồ chí minh

Đối tượng nghiên cứuĐối tượng nghiên cứu của đề tài là các nội dung liên quan đến ý định sử dụng củagiới trẻ Thành phố Hồ Chí Minh đối với dịch vụ Xanh SM Bike thuộc cơng ty GSMthuộc tập

TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

Bối cảnh và lý do chọn đề tài

Tình trạng ô nhiễm không khí do phương tiện cơ giới gây ra ngày càng nghiêm trọng trên toàn thế giới và Việt Nam hiện nằm trong số 11 quốc gia có tình trạng ô nhiễm không khí nghiêm trọng nhất thế giới theo nghiên cứu mới nhất về Chỉ số Hiệu suất Môi trường của Đại học Yale, Hoa Kỳ (Yale Center for Environmental Law & Policy, 2023) Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra, ô nhiễm không khí ở các thành phố lớn ở Việt Nam vượt quá mức cho phép, trong đó nguyên nhân chính là hoạt động giao thông, chiếm tỷ lệ 60-70% TP.HCM hiện có 7,4 triệu xe máy, trong đó gần 68% là xe trên 10 năm tuổi, cao hơn Hà Nội Đồng thời, khí CO (carbon monoxide) và HC (hydrocarbon) độc hại do xe máy thải ra chiếm tới 90% tổng số phương tiện cơ giới trong thành phố (Gia Minh, 2021) Theo phân tích của Lãnh đạo Sở Tài nguyên và Môi trường TP.HCM, ngoài số lượng xe máy đăng ký trên địa bàn thành phố còn có một lượng lớn phương tiện được người dân các tỉnh, thành khác mang vào sử dụng để phục vụ nhu cầu sống, công việc và học tập Trong số các nguồn phát thải từ giao thông vận tải, xe máy được coi là tác nhân lớn nhất gây ô nhiễm không khí Xe máy thải ra khoảng 29% lượng khí thải NO, 90% lượng khí thải CO, 65% lượng khí thải NMVOC và 37,7% lượng khí thải bụi Về nguồn phát thải bụi siêu mịn, xe máy cũng chiếm khoảng 31% (Đ Thắng, 2020).

Trước bối cảnh này, xe điện được coi là giải pháp thay thế bền vững đầy hứa hẹn. Việc xe điện đáp ứng tiêu chuẩn của thành phố thông minh cùng với chiến dịch truyền thông về “lối sống xanh” ngày càng phát triển đã giúp người dân hiểu rõ hơn về phương tiện thân thiện với môi trường (VinFast, 2022) Nhà nước tăng cường phát triển hệ thống giao thông công cộng, khuyến khích người dân chuyển từ xe xăng sang xe điện, đưa ra chính sách trợ cấp, hỗ trợ người sử dụng xe điện là những giải pháp giảm thiểu tình trạng này (VinFast, 2022) Xe máy điện đang trở thành xu hướng ngày càng phát triển do nhận thức ngày càng cao về các vấn đề môi trường và tiết kiệm năng lượng.

Thông qua đó, VinFast có cơ hội tham gia vào thị trường này và tạo ra sản phẩm hấp dẫn cho khách hàng quan tâm đến xe điện Bước vào thị trường xe điện, VinFast đã đạt được những thành tựu tích cực và thuyết phục người tiêu dùng Tại thị trườngViệt Nam, thương hiệu xe máy điện Vinfast đang là một trong ba thương hiệu xe máy điện có thị phần lớn nhất (Ngà, 2021) Và Công ty Cổ phần Di chuyển xanh và Thông minh (GSM) thuộc tập đoàn VinGroup đã ra mắt một dịch vụ xe máy điện với nhiều cải tiến vượt trội, công nghệ đột phá nhằm đáp ứng mọi nhu cầu của người dùng về phương tiện không khí thải, hướng tới mục tiêu loại bỏ khí thải và dần loại bỏ các phương tiện gây ô nhiễm môi trường đó là dịch vụ Xanh SM Bike TheoBrandsVietnam (2023), Xanh SM được đánh giá là một nước đi hết sức khéo léo củaVinfast trong hành trình chinh phục thị trường xe điện toàn cầu Với quyết tâm “phủ xanh” đô thị Việt Nam, đến nay Xanh SM đã có hơn 6 triệu lượt chuyến chỉ sau 5 tháng ra mắt Tuy nhiên, do tân binh Xanh SM gia nhập thị trường trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt với những tên tuổi “có uy tín” trong làng xe công nghệ như Grab, Be, Gojek nên phải đối mặt với vô số thách thức Nhìn chung, các ứng dụng gọi xe sở hữu lượng người dùng lớn đều đang tìm cách chuyển đổi dịch vụ giao hàng, giao đồ ăn, vận chuyển khách từ xe xăng sang xe máy điện, thông qua hợp tác với các nhà sản xuất tại Việt Nam (Việt Hưng, 2023) Chẳng hạn như Be Group gần đây cũng ra mắt dịch vụ đặt xe Xanh SM Bike tại Hà Nội Tương tự, Gojek Việt Nam cũng hợp tác với startup xe điện Dat Bike, Selex Motors Grab Việt Nam dù chưa có dịch vụ gọi xe điện, nhưng tuyên bố thử nghiệm dịch vụ giao hàng bằng xe máy điện startup Selex Motors (Việt Hưng, 2023) Ngoài ra vẫn còn những thách thức khác như là chi phí với xe điện tương đối cao và những vấn đề liên quan tới trạm sạc cũng có thể làm gián đoạn hoạt động kinh doanh vận tải - giao hàng, vốn là những yếu tố đặc biệt quan trọng đối với ngành (Việt Hưng, 2023) Chính những điều này cũng ít nhiều ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ của người tiêu dùng Vậy thì những yếu tố nào đã khiến cho người tiêu dùng lựa chọn và tin dùng dịch vụ Xanh SM Bike? Từ những lí do trên,tác giả thực hiện đề tài: ”Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụXanh SM Bike của giới trẻ tại thành phố Hồ Chí Minh”

Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

1.2.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các nội dung liên quan đến ý định sử dụng của giới trẻ Thành phố Hồ Chí Minh đối với dịch vụ Xanh SM Bike thuộc công ty GSM thuộc tập đoàn VinGroup (là một trong những tập đoàn kinh tế tư nhân đa ngành lớn nhất Châu Á) Nghiên cứu các yêu tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ Thành phố Hồ Chí Minh Đối tượng khảo sát là những người trẻ đang sinh sống tại Thành phố Hồ Chí Minh. Theo bài báo của Arnett (2015), giới trẻ có độ tuổi giao động từ 18-29 tuổi Trong bài báo này, Arnett đã chỉ ra rằng giới trẻ có nhiều nhu cầu hơn so với các nhóm tuổi khác, họ đang trong giai đoạn xây dựng cuộc sống của riêng mình, họ cần mua sắm nhiều thứ hơn chẳng hạn như quần áo, độ điện tử, nội thất,… Hầu hết người tiêu dùng trong độ tuổi này thích trải nghiệm, đồng thời việc được sinh ra và lớn lên trong môi trường không quá thiếu thốn như các thế hệ trước nên hành vi mua còn bị ảnh hưởng bởi các vấn đề xã hội, họ đòi hỏi nhiều hơn ở một sản phẩm ngoài yếu tố chất lượng phải đi đôi với việc bảo vệ môi trường Đồng thời ở độ tuổi này nhu cầu thiết yếu là học tập và phát triển sự nghiệp do đó nhu cầu về phương tiện di chuyển cũng tăng nhanh chóng (Minh Tiến và cộng sự, 2016) Vì vậy đây chính là nhóm khách hàng có tiềm năng cực kì lớn trong tương lai.

Theo số liệu của Doãn Nhàn (2022) từ Tạp chí Giáo Dục Việt Nam, Thành phố HồChí Minh thu hút 1753,2 nghìn sinh viên Đến năm 2020, số sinh viên tăng thêm khoảng 152,8 nghìn sinh viên, nâng tổng số sinh viên tại đây lên 1906 nghìn sinh viên. Đồng thời, Trung tâm Dự báo nhân lực và thông tin thị trường lao động Thành phố Hồ Chí Minh công bố nhu cầu về nguồn nhân lực năm 2023 dao động từ 280.000 - 300.000 người (TTXVN, 2023) Sự phát triển mạnh mẽ và đa dạng các thành phần kinh tế đã thu hút được số lượng người trẻ đến học tập và làm việc lớn Do đó đây là khu vực thích hợp để tiến hành nghiên cứu chuyên sâu về những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng của giới trẻ.

- Tiến hành đề tài nghiên cứu từ tháng 8/2023 đến tháng 11/2023

- Số liệu được thu thập từ 2016 đến 2023 đảm bảo tính khách quan và chính xác.

Ý nghĩa của bài nghiên cứu

Nghiên cứu về những yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ tại TP.HCM đóng vai trò quan trọng trong việc xác định đúng hành vi mua dịch vụ của người tiêu dùng và hỗ trợ các nhà quản trị trong việc ra quyết định các chiến lược marketing, quá trình nghiên cứu này đóng góp vào thực tiễn cũng như đóng góp cho khoa học Cụ thể:

Về thực tiễn, nghiên cứu này đem lại cái nhìn sâu sắc về cách thức giới trẻ tại TP.HCM tiếp cận và sử dụng dịch vụ xanh SM Bike, hiểu rõ được những thái độ, hành vi, mong muốn và nhu cầu của giới trẻ TP.HCM đối với dịch vụ Xanh SM Bike Bao gồm việc xác định những yếu tố có tác động mạnh mẽ đến quyết định đến hành vi sử dụng dịch vụ như chất lượng, giá cả, thái độ phục vụ, độ phủ song dịch vụ của thương hiệu GSM, từ đó hỗ trợ cho các nhà quản trị đưa ra các chiến lược marketing, thông điệp muốn truyền tải nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ, đáp ứng được nhu cầu, mong muốn của khách hàng đối với dịch vụ Xanh SM Bike của GSM, tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho người sử dụng dịch vụ So với những dịch vụ xe ôm truyền thống hoặc dịch vụ xe công nghệ phổ biến hiện nay sử dụng nguyên liệu bằng xăng, dầu làm tăng mức độ khói bụi và ô nhiễm không khí thì dịch vụ của Xanh SM Bike muốn mang lại nhiều lợi ích cho cộng đồng, góp phần giảm thiểu ô nhiễm không khí và tiếng ồn, đồng thời tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí cho người dùng thúc đẩy phát triển giao thông bền vững, góp phần thực hiện cam kết của Việt Nam trong việc giảm lượng khí thải gây hiệu ứng nhà kính, góp phần làm giảm khai thác tài nguyên hóa thạch Hướng tới kết nối và hình thành hệ sinh thái di chuyển xanh - thông minh trên khắp Việt Nam trong tương lai.

Một điều nữa bài nghiên cứu chỉ ra rằng thương hiệu GSM với dịch vụ Xanh SMBike đã phần nào hỗ trợ chính phủ trong việc thực hiện các quy định, khuyến nghị của nhà nước về vấn về bảo vệ môi trường không khí, chống hiệu ứng nhà kính, giúp tiết kiệm được nguồn tài nguyên hóa thạch quốc gia và phát triển kinh tế đất nước ngày càng hiện đại và Xanh

Về khoa học: nghiên cứu giúp đóng góp kiến thức cho lĩnh vực marketing, khoa học Bổ sung các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định việc sử dụng dịch vụ sử dụng xe máy điện cho giới trẻ ở TP.HCM Kết quả của nghiên cứu này có thể mang lại hiểu biết sâu sắc về cách giới trẻ đánh giá và ưu tiên các yếu tố này trong quá trình lựa chọn và sử dụng dịch vụ xe máy điện Mở ra hướng phát triển lý thuyết mới về hành vi của người tiêu dùng trẻ, cung cấp mô hình, quy trình ra quyết định sử dụng dịch vụ Xanh

SM Bike, qua đó làm cơ sở cho những nghiên cứu tiếp theo hoặc hỗ trợ tham khảo cho những nghiên cứu marketing liên quan: đến ý định mua, ý định sử dụng dịch vụ khác trong ngành, như ý định sử dụng sản phẩm làm từ thiên nhiên như ống hút giấy, ly giấy trong dịch vụ ăn uống, hoặc trong các ngành du lịch Mở ra những khám phá mới trong hành vi tiêu dùng ở những nhóm đối tượng nghiên cứu khác nhau theo độ tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn, Ngoài ra, còn đóng góp vào hành vi tiêu dùng xanh, bảo vệ môi trường

Kết luận: Với những lợi ích mà bài nghiên cứu này mang lại, nhóm nghiên cứu muốn đưa ra thông điệp rằng: dịch vụ của Xanh SM Bike mang sứ mệnh vì một xã hội xanh, sạch, đẹp cho cộng đồng, giúp bảo vệ môi trường của trước khí thải từ các phương tiện sử dụng nguyên liệu hóa thạch Chính vì vậy mà nhóm nghiên cứu mong rằng chính phủ sẽ đề ra những chính sách khuyến khích người dân sử dụng những dịch vụ xanh, thân thiện với môi trường, phù hợp với phát triển của xã hội.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

 Tìm hiểu và mô tả sự tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ tại TP HCM

 Đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao ý định sử dụng, đề xuất các phương án, kế hoạch để phát triển chất lượng dịch vụ Xanh SM Bike.

 Các yếu tố nào ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ xanh của giới trẻ tại TP. HCM?

 Các yếu tố đó ảnh hưởng như thế nào đến hành vi sử dụng dịch vụ xanh của giới trẻ tại TP HCM?

 Đề xuất, đóng góp ý kiến đến chính phủ để có những chính sách nhằm nâng cao ý thức và hiểu được lợi ích khi sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ ở TP. HCM? Từ đó khuyến khích giới trẻ tại TP.HCM hướng đến hành động sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike hơn.

 GSM cần phải làm gì để nâng cao chất lượng dịch vụ Xanh SM Bike?

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Giới thiệu về công ty GSM và dịch vụ Xanh SM Bike

GSM có tên đầy đủ là Công ty Cổ phần Di chuyển Xanh và Thông minh GSM (Green – Smart - Mobility), do Chủ tịch Tập đoàn VinGroup - ông Phạm Nhật Vượng công bố quyết định thành lập vào ngày 6 tháng 3 năm 2023 với trụ sở chính đặt tại Hà Nội.

Toàn bộ sản phẩm do GSM cung cấp và sử dụng là ô tô điện và xe máy điện của VinFast, với quy mô đầu tư ban đầu là 10.000 ô tô và 100.000 xe máy, với mục đích hoạt động trong 2 mảng chính: chuyên cung cấp dịch vụ cho thuê ô tô, xe máy điện và dịch vụ taxi VinFast Ấn tượng về GSM là vì đây là doanh nghiệp triển khai mô hình dịch vụ vận tải phức hợp xanh lần đầu tiên trên thế giới, nhằm mục đích phổ biến trải nghiệm di chuyển bằng xe điện, qua đó thúc đẩy lối Sống Xanh bền vững cho cộng đồng.

Mục tiêu của GSM là phổ cập thói quen sử dụng xe điện tới từng người dân, từng bước tiếp cận sâu rộng và linh hoạt tới mọi tầng lớp khách hàng, qua đó nâng cao nhận thức cộng đồng về sự tiện lợi, thông minh và bền vững của các dòng xe xanh Thông qua các hình thức khác nhau như trải nghiệm lái trực tiếp (với khách lái thử xe); thụ hưởng các tính năng công nghệ thông minh và sự tiện dụng trên xe (khách sử dụng xe, taxi điện) (VinFast, 2023)

2.1.2 Dịch vụ Xanh SM Bike

GSM sẽ cho các hãng dịch vụ vận chuyển như taxi, xe ôm công nghệ và nhân viên của họ thuê ô tô điện - xe máy điện để chở khách Đồng thời, GSM cũng tự vận hành dịch vụ taxi bằng ô tô điện Trong tương lai GSM sẽ mở rộng dịch vụ tới mô hình B2C (tiếp cận người dùng cuối) Tuy nhiên, hiện nay GSM chỉ tập trung tới mô hình B2B (cho thuê với hãng dịch vụ vận chuyển) nhằm đảm bảo năng lực vận hành và chất lượng dịch vụ, để khách hàng có được trải nghiệm hoàn hảo nhất theo phía đại diện GSM chia sẻ (Bảo Anh, 2023)

Mỗi thương hiệu đều có một màu sắc riêng để nâng cao độ nhận diện thương hiệu, và GSM đã chọn màu Xanh Cyan làm màu sắc chủ đạo cho dịch vụ taxi điện của mình Trong “màu áo” nổi bật xanh lục lam đặc trưng, loạt xe máy điện Xanh SM Bike để lại thiện cảm với khách hàng ngay từ cái nhìn đầu tiên Xanh Cyan là sự kết hợp đầy ý nghĩa giữa màu Green (xanh lá - đại diện cho môi trường và năng lượng xanh) với Blue (xanh nước biển - biểu trưng của trí thông minh và công nghệ) Việc lựa chọn màu nhận diện này cũng là lời cam kết sẽ mang tới những chuyến đi xanh thân thiện môi trường với những trải nghiệm hoàn toàn khác biệt cho quý khách hàng của Xanh

SM Bike (Báo Thanh Tra, 2023)

Kế thừa giá trị cốt lõi của Xanh SM, dịch vụ gọi xe máy điện Xanh SM Bike mang tới trải nghiệm dịch vụ vượt trội cho khách hàng bởi đội ngũ tài xế thân thiện, chuyên nghiệp, được tuyển dụng và đào tạo theo quy chuẩn cao nhất Bên cạnh đó, với mẫu xe VinFast Feliz S được sử dụng còn ghi điểm với thiết kế trẻ trang, ưu điểm không mùi xăng dầu, không tiếng ồn động cơ, tốt cho sức khỏe người dùng và thân thiện với môi trường, Xanh SM Bike được coi là lựa chọn giao thông văn minh và tối ưu cho tối cả mọi người Theo ông Nguyễn Văn Thanh - tổng giám đốc Công ty GSM chia sẻ “Xanh

SM Bike là mảnh ghép hoàn thiện dải sản phẩm, dịch vụ của Xanh SM tại TP.HCM- trung tâm kinh tế, chính trị, văn hoá và giáo dục hàng đầu cả nước, quá đó khẳng định uy tín và trách nhiệm của thương hiệu trên hành trình Vì Tương Lai Xanh”.

Hiện nay, khách hàng có thể sử dụng dịch vụ của GSM trên ứng dụng “SM: Đặt xe điện” với giao diện thân thiện, dễ sử dụng, bố cục đơn giản, rõ ràng, các lệnh tùy chọn đặt xe, loại xe,…đều gọn gàng và phù hợp cho nhiều độ tuổi sử dụng Mặc dù gia nhập sau vào thị trường cung cấp dịch vụ vận tải khách hàng, song Xanh SM đã có những phản hồi tích cực từ phía khách hàng Theo báo XanhSM (2023), chỉ sau 45 ngày ra mắt tại Hà Nội và vừa cập bến Thành Phố Hồ Chí Minh, Xanh SM Bike đã đón khách hàng thứ 1.000.000 vào ngày 30/9/2023 Cũng trong ngày này, Xanh SM lập kỷ lục6.000.000 lượt khách chỉ sau 5 tháng ra mắt Kỳ tích nối tiếp kỳ tích, đã cho thấy sự ủng hộ mạnh mẽ của khách hàng vừa khẳng định vị thế dẫn dắt của nhà cung cấp giải pháp di chuyển thuần điện lớn nhất Việt Nam.

Các khái niệm

2.2.1 Khái niệm ý định sử dụng

Theo định nghĩa của Davis, Bagozzi và Warshaw (1989), ý định sử dụng là một khái niệm đo lường mức độ mong muốn của một người để sử dụng một sản phẩm hoặc dịch vụ nào đó trong tương lai Nghiên cứu này đã đề cập đến các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng như Thái độ (Atittude), Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived Control) và Chuẩn chủ quan (Subjective Norm)

Cũng trong một nghiên cứu khác, ý định sử dụng được định nghĩa là một biến trung gian, đóng vai trò là cầu nối giữa các yếu tố bên trong và bên ngoài của một cá nhân và hành vi thực tế của cá nhân đó (Ajzen, I., Fishbein, M., 1975)

Tóm lại, ý định sử dụng có thể được định nghĩa là một thước đo về mức độ sẵn sàng của một người để sử dụng một sản phẩm hoặc dịch vụ nào đó trong một khoảng thời gian nhất định.

2.2.2 Khái niệm dịch vụ xe công nghệ

Trong bài nghiên cứu về “Sự chấp nhận dịch vụ xe công nghệ tại Việt Nam”,Nguyễn Thị Phương Thảo và cộng sự (2022) đã đưa ra định nghĩa về dịch vụ xe công nghệ như sau: “Dịch vụ xe công nghệ là một dịch vụ vận tải hành khách mới, sử dụng nền tảng công nghệ để kết nối người dùng với các tài xế xe cá nhân, cung cấp dịch vụ vận tải hành khách theo yêu cầu, mang lại sự tiện lợi, chi phí hợp lý và an toàn cho người sử dụng”.

2.2.3 Mô hình lý thuyết liên quan

Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA)

Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) lần đầu tiên được phát triển bởi Fishbein (1960), và sau đó được phát triển bởi nghiên cứu của Ajzen và Fishbein (1975), đây được xem là học thuyết tiên phong trong lĩnh vực nghiên cứu tâm lý xã hội Fishbein và Ajzen đã giải thích tốt hơn hành vi của người tiêu dùng, nghiên cứu cho rằng: “Ý định của mỗi cá nhân dựa trên hai yếu tố cơ bản là (1) thái độ của người tiêu dùng đối với việc thực hiện hành vi và (2) các chuẩn mực chủ quan của người tiêu dùng”.

Ajzen và Fishbein (1975) nhận định: “Lòng tin của khách hàng là tiền đề để khách hàng có thái độ tốt thúc đẩy hành vi và ý định sử dụng sản phẩm Chuẩn mực chủ quan có thể được đánh giá thông qua 2 yếu tố cơ bản: mức độ ảnh hưởng từ thái độ của những người có liên quan đối với việc mua sản phẩm và động cơ của người tiêu dùng làm theo mong muốn của những người liên quan”.

Hình 1 – Mô hình Thuyết hành động hợp lí (TRA)

Thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior – TPB)

Thuyết hành vi dự định (TPB) được phát triển từ lý thuyết hành động hợp lý TRA, lý thuyết này được tạo ra do sự hạn chế của lí thuyết trước về việc cho rằng hành vi của con người là hoàn toàn do kiểm soát lí trí Nhận thức kiểm soát hành vi thể hiện qua việc dễ dàng hoặc khó khăn trong khi thực hiện hành vi đó có bị hạn chế gì hay không(Ajzen, 1991) Trong thuyết này tác giả cho rằng ý định thực hiện hành vi sẽ chịu ảnh hưởng bởi ba nhân tố: thái độ đối với hành vi, tiêu chuẩn chủ quan và nhận thức về kiểm soát hành vi.

Hình 2 - Mô hình thuyết hành vi dự định (TPB)

Thuyết chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM)

Theo Davis (1986), mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) được xuất phát từ lý thuyết hành động hợp lý (TRA), liên quan đến vấn đề dự đoán khả năng chấp nhận một công nghệ mới Mục đích của mô hình là để giải thích các yếu tố quyết định chung của việc chấp nhận máy tính dẫn đến giải thích hành vi của người dùng công nghệ máy tính cuối cùng trên một phạm vi rộng lớn Mô hình chấp nhận công nghệ được xác định bởi hai yếu tố là nhận thức hữu ích (PU) và nhận thức dễ sử dụng (PEU) Hai yếu tố này được cảm nhận, sau đó dẫn đến ý định hành vi cá nhân và hành vi thực tế Mô hình đã được thử nghiệm trên 107 người dùng máy tính sau 2 khoảng thời gian sau khi giới thiệu 1 giờ và sau 14 tuần Kết quả cho thấy PU và PEU có tác động cùng chiều lên ý định sử dụng của người dùng máy tính, trong đó PU là một yếu tố quyết định chủ yếu và PEU là yếu tố quyết định thứ yếu, thái độ chỉ có một phần trung gian tác động vào ý định sử dụng.

Hình 3 - Mô hình thuyết chấp nhận công nghệ (TAM)

Trong nghiên cứu của Taylor & Todd (1995) bổ sung chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi vào mô hình kết hợp giữa TAM và TPB Mô hình kết hợp này được áp dụng trong một nghiên cứu thực nghiệm về việc sử dụng các trung tâm nguồn lực trên máy tính của sinh viên Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy mô hình kết hợp mức độ phù hợp cao hơn trong việc giải thích hành vi sử dụng công nghệ mới Từ đó có thể thấy rằng xe máy điện là sản phẩm của phát triển công nghệ “xanh”, do đó việc sử dụng mô hình chấp nhận công nghệ TAM vào việc giải thích ý định chấp nhận và sử dụng dịch vụ “công nghệ xanh” là hoàn toàn hợp lý.

2.2.4 Các nghiên cứu liên quan

Nghiên cứu về “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ xe công nghệ của sinh viên các trường Đại học tại TP.HCM” (Lưu Chí Danh, Trần Nguyễn Phương Loan & Lưu Mỹ Linh, 2021)

Trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả đã dựa trên các cơ sở lý thuyết là TAM2 - Thuyết chấp nhận công nghệ 2 (Venkatesh & Davis, 2000) và UTAUT 2 - Mô hình lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ 2 (Venkatesh và cộng sự, 2012).

Thuyết TAM2 đã được thêm các yếu tố bên ngoài mô hình chưa chỉ ra ở nghiên cứu trước gồm các quy trình xã hội (tiêu chuẩn chủ quan, sự tự nguyện, hình ảnh); quy trình công cụ nhận thức (mức độ liên quan đến công việc, chất lượng đầu ra, kết quả thể hiện, cảm nhận dễ sử dụng).

Thuyết UTAUT2 xem Thói quen là một cấu trúc tri giác phản ánh kết quả của những trải nghiệm trước đó, mô hình hóa cách Thói quen ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp đến Hành vi sử thông qua Ý định hành vi Venkatesh và cộng sự (2012) khẳng định rằng các bổ sung được đề xuất trong UTAUT2 thể hiện những thay đổi đáng kể các biến được giải thích trong ý định hành vi và sử dụng công nghệ.

Hình 4 - Mô hình TAM kết hợp TPB

Hình 5 - Mô hình nghiên cứu quyết định sử dụng xe cộng nghệ của sinh viên các trường Đại học tại TP.HCM của nhóm tác giả Nguồn: Lưu Chí Danh, Trần Nguyễn Phương Loan, Lưu Mỹ Linh (2021)

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với 436 mẫu khảo sát sinh viên ở các trường đại học thuộc khu vực TP.HCM Kết quả nghiên cứu cho thấy có 3 yếu tố tác động tích cực đáng kể đến quyết định sử dụng dịch vụ xe công nghệ là: Nhận thức sự hữu ích, Thói quen, Thương hiệu Ngoài ra, vẫn có những yếu tố tác động như: giá trị, giá cả, chất lượng dịch vụ, sự hấp dẫn của đối thủ…, nhưng không tác động tích cực bằng.

Bài nghiên cứu “Một tổng quan và phân tích tổng hợp đơn giản về các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng xe điện” (Singh, V., Singh, V., & Vaibhav, S., 2020)

Giả thuyết và mô hình nghiên cứu

2.3.1 Nhận thức về môi trường

Theo nghiên cứu của Zheng (2010) đưa ra nhận định rằng nhận thức về môi trường là trạng thái tâm lí phản ánh sự nhận thức, đánh giá giá trị và ý định hành vi của người tiêu dùng đối với các vấn đề môi trường Những người có nhiều kiến thức và mối quan tâm đến môi trường sẽ có xu hướng có thái độ tích cực đối với các sản phẩm thân thiện với môi trường (Karatu & Mat, 2015) Các biến số thường được các nhà nghiên cứu đề cập trong hành vi vì môi trường của người tiêu dùng là thái độ về môi trường, mối quan tâm về môi trường, nhân khẩu học, tính cách, kiến thức về môi trường và chủ nghĩa mụi trường (Sharma & Bansal, 2013) Ngoài ra Thứgersen (1999) cũn chứng minh hành vi ủng hộ môi trường có xu hướng lây lan sang nhiều linh vực khác như phân loại rác tái chế, sử dụng phương tiện xanh thân thiện với môi trường, v.v Nhận thức về môi trường là yếu tố cơ bản khơi dậy con người có hành vi thân thiện với môi trường trong đời sống hàng ngày (Zheng, 2010) Do đó, biến Nhận thức về môi trường là một biến phù hợp để nghiên cứu đề tài: “Ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike”.

Giả thuyết H1: Nhận thức về môi trường tác động tích cực (+) đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ trên địa bàn TP.HCM.

2.3.2 Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế

Việc bước chân vào thị trường cung cấp dịch vụ vận tải khách hàng sau các hãng như Grab, Gojeck hay Be, sẽ là một thách thức đối với Xanh SM khi lĩnh vực gọi xe công nghệ đã có sự cạnh tranh khốc liệt Theo số liệu của Sở Giao thông Vận tải Thành phố

Hồ Chí Minh (2023), tỷ lệ phương tiện đi lại tại thành phố như sau: xe máy 80%, ô tô 10%, xe buýt 5% và phương tiện công cộng khác 5% Những phương tiện này mang lại cho người dân đô thị nhiều lợi ích như sự tự do, tiện lợi, chủ động, v.v (Anwar,

2009) Theo kinh tế học vi mô, đây chính là “rào cản chuyển đổi” (switching barriers). Julander và Soderlund (2003) định nghĩa rào cản chuyển đổi là chi phí kinh tế, xã hội, tâm lý làm cho khách hàng khó thay đổi nhà cung cấp Rào cản chuyển đổi được chia làm 3 loại, gồm có (1) sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế, (2) mối quan hệ giữa cá nhân và (3) nhận thức chi phí chuyển đổi Trong đó, sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế được hiểu là danh tiếng, thương hiệu và chất lượng dịch vụ của các sản phẩm thay thế hiện có trên thị trường Mối quan hệ cá nhân là sức mạnh của mối quan hệ cá nhân được phát triển giữa khách hàng và nhà cung cấp dịch vụ Nhận thức chi phí chuyển đổi là việc một cá nhân tin tưởng rằng khi chuyển đổi nhà cung cấp thì sẽ tồn tại một chi phí cho họ Chi phí chuyển đổi ở đây có thể là thời gian, tiền bạc, nỗ lực và bất kỳ chi phí tâm lý kết hợp với quá trình thay đổi nhà cung cấp hay loại dịch vụ Trong giới hạn của đề tài, nhóm nghiên cứu chỉ tập trung vào sự hấp dẫn của phương tiện cá nhân và bỏ qua các phương tiện công cộng như xe buýt, đường sắt đô thị; các phương tiện thay thế khác như taxi, xe ôm không được xét ở nội dung này để làm bật lên tác động của phương tiện cá nhân với ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike.

Giả thuyết H2: Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế có tác động tiêu cực (-) đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ trên địa bàn TP.HCM.

Trong mô hình thuyết hành vi dự định TPB của Ajzen (1991), chuẩn chủ quan đề cập đến áp lực xã hội mà con người cảm nhận được nhằm thực hiện hay không thực hiện một hành vi nhất định Theo Park (2000), chuẩn chủ quan của một cá nhân là sự ảnh hưởng của những người quan trọng đối với họ, chẳng hạn như gia đình, người thân,bạn bè, đồng nghiệp, v.v Chuẩn chủ quan khi được nhắc đến ở đây còn có thể là do các doanh nghiệp tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến hành vi người tiêu dùng như hành động tiếp thị của người bán hàng, chính sách khuyến mãi hấp dẫn, dịch vụ hậu mãi khi mua (Kotler & cộng sự, 2014) Dựa trên những phát hiện này, thật hợp lí khi người tiêu dùng chịu áp lực xã hội từ người khác để thực hiện hành vi tiêu dùng xanh. Các nghiên cứu của Hoàng Thị Bảo Thoa (2017) và Emekci (2019) đã chứng minh chuẩn chủ quan có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiêu dùng xanh.

Giả thuyết H3: Chuẩn chủ quan có tác động cùng chiều (+) tới ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ trên địa bàn TP.HCM.

2.3.4 Nhận thức sự hữu ích

Nhận thức sự hữu ích được định nghĩa là mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống sẽ nâng cao hiệu suất công việc của mình (Davis và cộng sự, 1989) Dịch vụ Xanh SM Bike chính thức xuất hiện vào ngày 29/9/2023 được xem là một giao dịch mang tính công nghệ mới khi cung dịch vụ di chuyển bằng xe máy điện Một trong những công cụ hữu ích trong việc giải thích ý định chấp nhận một sản phẩm mới là mô hình chấp nhận công nhận TAM Theo nghiên cứu của Teo và cộng sự (2008), mô hình TAM đã dự đoán thành công khoảng 40% việc sử dụng một hệ thống mới Trong mô hình TAM, nhận thức hữu ích dự đoán mục đích sử dụng.

Giả thuyết H4: Nhận thức hữu ích có tác động tích cực (+) đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ trên địa bàn TP.HCM.

2.3.5 Nhận thức sự tin cậy

Niềm tin vào tính hiệu quả của một sản phẩm xanh trong việc giải quyết các vấn đề môi trường là một trong những động lực chính để người tiêu dùng sử dụng nó (Chen,

2010) Các nghiên cứu trước đây cho thấy người tiêu dùng có xu hướng tin rằng các sản phẩm xanh có thể giúp giải quyết các vấn đề môi trường (Clark và cộng sự, 2003). Niềm tin xanh (Green trust) được định nghĩa là sự sẵn sàng của người tiêu dùng phụ thuộc vào sản phẩm hoặc dịch vụ của một thương hiệu vì niềm tin của họ vào uy tín, lòng nhân từ và khả năng hành động vì môi trường của thương hiệu đó (Chen, 2013). Một yếu tố quan trọng cho chiến lược tiếp thị xanh là độ tin cậy (Chen & Chang,

2012) Theo các nghiên cứu về năng lượng xanh, việc người tiêu dùng tiếp xúc với thông tin về sự đóng góp của sản phẩm xanh cho môi trường không chỉ làm tăng ý định mua hàng mà còn làm tăng sự sẵn lòng trả phí khi tiêu dùng (Bang và cộng sự,

2000) Vì vậy, nhận thức sự tin cậy sẽ có tác động tích cực đến hành vi mua hàng và sử dụng dịch vụ xanh.

Giả thuyết H5: Nhận thức sự tin cậy có tác động tích cực (+) đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ trên địa bàn TP.HCM.

2.3.6 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Hình 7 - Mô hình nghiên cứu đề xuất

Xây dựng thang đo

Biến quan sát Nội dung biến quan sát Nguồn

Nhận thức sự hữu ích (HI)

HI1 Tôi nghĩ sử dụng Xanh SM Bike giúp tới điểm đến nhanh chóng

HI2 Tôi nghĩ sử dụng Xanh SM Bike an toàn vì chất lượng tài xế của GSM

HI3 Tôi nghĩ sử dụng Xanh SM Bike thoải mái vì sự êm ái khi di chuyển

HI4 Tôi nghĩ Xanh SM Bike có chi phí thấp về lâu dài

HI5 Tôi có thể sử dụng Xanh SM Bike bất kỳ thời điểm nào trong ngày

HI6 Tôi nghĩ xe máy điện phát ít phát ra tiếng ồn

CQ1 Lời khuyên của gia đinh kích thích tôi sử dụng Xanh SM Bike Long,

CQ2 Lời khuyên của bạn bè kích thích tôi sử dụng Xanh SM Bike

CQ3 Các chính sách khuyến khích tiêu dùng xanh của chỉnh phủ kích thích tôi sử dụng Xanh SM Bike

CQ4 Tôi quan tâm đến Xanh SM Bike vì mọi người xung quanh tôi cũng sử dụng chúng Wang và cộng sự (2014) CQ5 Nếu tôi sử dụng Xanh SM Bike thì người thân, bạn bè tôi cũng sẽ sử dụng

CQ6 Tôi quan tâm đến Xanh SM Bike bởi các đánh giá tích cực từ Kotler & cộng mạng xã hội sự (2014)

Nhận thức về môi trường (MT)

MT1 Tôi nghĩ mối đe dọa từ ô nhiễm không khí ngày càng nghiêm trọng Chiu & Tzeng

(1999) MT2 Tôi có thói quen sử dụng những sản phẩm thân thiện với môi trường

MT3 Sử dụng xe máy truyền thống làm tăng ô nhiễm môi trường ở

TP.HCM Đặng Thị Ngọc Dung (2012)

MT4 Tôi cho rằng bảo vệ môi trường là trách nhiệm chung của mỗi cá nhân

MT5 Ô nhiễm không khí tại TP.HCM ảnh hưởng đến sức khỏe của tôi Nhóm nghiên cứu đề xuất MT6 Tôi cho rằng sử dụng Xanh SM Bike sẽ giúp hạn chế ô nhiễm không khí

MT7 Tôi cho rằng sử dụng Xanh SM Bike sẽ giúp hạn chế ô nhiễm tiếng ồn

Nhận thức về sự tin cậy (TC)

TC1 Tôi tin rằng sử dụng Xanh SM Bike sẽ góp phần bảo vệ môi trường Chen (2010)

TC2 Nếu dịch vụ Xanh SM Bike đóng góp vào bảo vệ môi trường thì tôi sẽ sẵn sàng trả nhiều tiền hơn

TC3 Tôi nghĩ rằng thông điệp môi trường của Xanh SM Bike là đáng tin cậy

TC4 Tôi tin GSM cam kết mang đến cho khách hàng những trải nghiệm tốt nhất Schmalfuò,

Mühl & Krems (2017) TC5 Tôi tin rằng Xanh SM Bike được trang bị các tính năng hiện đại

Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế (DT)

DT1 Tôi nghĩ rằng xe máy truyền thống bền hơn xe điện Đặng Thị Ngọc Dung (2012); Chen & Chao (2010)

DT2 Tôi nghĩ xe máy truyền thống nhanh chóng nạp nhiên liệu hơn xe điện

DT3 Quãng đường di chuyển của xe máy truyền thống xa hơn xe máy điện

DT4 Tôi nghĩ rằng chi phí sử dụng xe máy truyền thống thấp hơn xe điện

DT5 Tôi đã quen sử dụng dịch vụ xe máy truyền thống hàng ngày Ý định sử dụng (YD)

YD1 Tôi có ý định sử dụng Xanh SM Bike trong tương lai

YD2 Tôi có ý định sử dụng Xanh SM Bike thường xuyên hơn

YD3 Tôi nghĩ Xanh SM Bike là lựa chọn đầu tiên của tôi khi cần sử dụng xe công nghệ

YD4 Tôi sẽ giới thiệu cho bạn bè, người thân nếu họ có nhu cầu sử dụng xe ôm

Ajzen & Fishbein (1975) Bảng 1 - Thang đo nghiên cứu

Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện kết hợp giữa nghiên cứu tại bàn và nghiên cứu định lượng.

Nghiên cứu tại bàn: Theo Trần Minh Đạo và cộng sự (2012), nghiên cứu tại bàn là những hoạt động liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ các tài nguyên sẵn có Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu mới được thu thập lần đầu tiên phục vụ cho nghiên cứu này. Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu tại bàn, thu thập dữ liệu từ các thông tin có sẵn để có cái nhìn tổng quan về vấn đề nghiên cứu và hỗ trợ cho việc nghiên cứu sâu hơn các vấn đề liên quan thông qua trang mạng Internet, giáo trình, sách báo, tạp chí khoa học và các bài nghiên cứu khoa học đã được công nhận Mục tiêu của phương pháp nghiên cứu này giúp nhóm nghiên cứu thu thập các dữ liệu thứ cấp về giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh đã và đang có ý định sử dụng dịch vụ Xanh

Nghiên cứu định lượng: Được định nghĩa là những nghiên cứu hướng vào việc thiết kế những quan sát định lượng các biến, phương pháp đo lường, phân tích và giải thích mối quan hệ giữa các biến bằng các quan hệ định lượng (Trần Minh Đạo và cộng sự,

2012) Nghiên cứu định lượng được áp dụng ở bài nghiên cứu này với mục đích mô tả lại thị trường thông qua các số liệu đã được thống kê Từ kết quả bảng câu hỏi khảo sát thu được từ giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh, nhóm sẽ khái quát hóa và so sánh được kết quả trong mẫu nghiên cứu, từ đó có thể suy diễn tổng quát cho toàn bộ thị trường và đưa ra kết quả nghiên cứu khách quan.

Phương pháp và công cụ thu thập dữ liệu

3.2.1 Phương pháp thu thập dữ liệu Để thu thập dữ liệu định lượng, nhóm nghiên cứu dự kiến thu thập bằng phương pháp khảo sát Nghiên cứu này có mục đích tìm hiểu về những yếu tố tác động tới hành vi ý định của giới trẻ, nên cần phải thu thập những thông tin định lượng từ người tiêu dùng, từ đó có thể mô tả những gì mà nhóm nghiên cứu tìm hiểu Ngoài ra, phương pháp khảo sát cung cấp một phương tiện nhanh chóng, không tốn kém, hiệu quả và chính xác của việc đánh giá thông tin về quần thể (Nguyễn Xuân Trường và cộng sự, 2020)

3.2.2 Công cụ thu thập dữ liệu Đối với nghiên cứu tại bàn, nhóm nghiên cứu thu thập dữ liệu thứ cấp từ nhiều nguồn như các luận văn, giáo trình từ các trường Đại học, các bài báo khoa học đã được công nhận, các số liệu thống kê, v.v liên quan đến ý định sử dụng dịch vụ xanh cũng như các lý thuyết liên quan đến hành vi tiêu dùng.

Trong nghiên cứu định lượng, dữ liệu định lượng được thu thập qua cuộc thăm dò hoặc số lượng lớn để sau đó rút ra những tỷ lệ phần trăm về ý kiến của đáp viên(Nguyễn Xuân Trường và cộng sự, 2020) Công cụ để thu thập là bảng câu hỏi trực tuyến thông qua nền tảng Google Form Bảng câu hỏi mà nhóm nghiên cứu đưa ra có

(1) Thu thập và phân loại thông tin chung về yếu tố nhân khẩu học của đáp viên.

(2) Thực trạng về hành vi tiêu dùng dịch vụ xe công nghệ.

(3) Thu thập dữ liệu định lượng bằng thang đo Likert 5 điểm dựa trên mô hình nghiên cứu mà nhóm nghiên cứu đề xuất.

Bảng câu hỏi này sẽ được kết thúc bằng một câu hỏi mở nhằm thu thập thêm thông tin trong tương lai và câu hỏi thông tin cá nhân để gửi phần thưởng cảm ơn đáp viên đã tham gia cuộc khảo sát.

Cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu

Cỡ mẫu áp dụng trong nghiên cứu được thực hiện dựa trên yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự

(1998) thì cỡ mẫu ít nhất phải bằng 5 lần số biến trong phân tích nhân tố Như vậy, cỡ mẫu phân tích tối thiểu sẽ là n = 6*5+6*5+7*5+5*5+5*5 = 145 Với số biến quan sát là 28, kích thước mẫu tối thiểu phải là 140 Để nâng cao tính đại diện của mẫu, nhóm nghiên cứu cho cỡ mẫu chính thức là 310.

Phương pháp chọn mẫu mà nhóm nghiên cứu hướng đến đó là phi xác suất thuận tiện. Theo Nguyễn Xuân Trường và cộng sự (2020), đây là phương pháp chọn mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính dễ tiếp cận của đối tượng, ở những nơi mà nhà nghiên cứu có nhiều khả năng gặp được đối tượng chẳng hạn như ở trong các khu vực như trung tâm thương mại, đường phố, để xin được phỏng vấn hoặc những người sẵn sàng tham gia vào cuộc nghiên cứu Đây là phương pháp chọn mẫu chỉ tính đến sự thuận tiện trong nghiên cứu mà không tính đến tính đại diện của mẫu chọn Phương pháp này không thiết kế mẫu định sẵn, nhà nghiên cứu có thể tùy ý chọn mẫu phù hợp. Phương pháp chọn mẫu theo thuận tiện thích hợp trong nghiên cứu sơ bộ, nghiên cứu mô tả và nghiên cứu khám phá, để xác định ý nghĩa thực tiễn của vấn đề nghiên cứu, hoặc để kiểm tra trước bảng câu hỏi nhằm hoàn chỉnh bảng hay ước lượng sơ bộ về vấn đề cần nghiên cứu mà không muốn mất nhiều thời gian và chi phí.

Nhóm tác giả đã thực hiện cuộc khảo sát trực tuyến với đối tượng là giới trẻ đang sinh sống tại TP.HCM trong 2 tuần đầu tháng 11/2023 Khảo sát đã thu được 317 câu trả lời và sau khi loại bỏ các phiếu trả lời không hợp lệ qua câu hỏi gạn lọc hay đối tượng nghiên cứu (đang sinh sống tại TP.HCM, độ tuổi từ 18 – 29), nhóm nghiên cứu đã thu được 310 phiếu đạt 97.8% trong tổng số phiếu Chương 4 sẽ trình bày kết quả thống kê dựa trên việc xử lý số liệu thu được từ 310 câu trả lời hợp lệ.

Phương pháp xử lí và phân tích số liệu

Dữ liệu thu thập được xử lý qua phần mềm SPSS 25 đi kèm là các phương pháp sau:

3.4.1 Phân tích thống kê mô tả

Sử dụng các công cụ thống kê như tần số, tỷ lệ phần trăm nhằm tìm hiểu đặc điểm mẫu nghiên cứu: giới tính, độ tuổi, thu nhập và tình trạng hôn nhân

3.4.2 Kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach's Alpha là một thước đo thống kê đánh giá độ tin cậy và mối quan hệ giữa các biến quan sát trong một thang đo Giá trị này phản ánh mức độ sát nhập và nhất quán trong các phản ứng của người tham gia, đảm bảo rằng họ đã hiểu một cách thống nhất về một khái niệm cụ thể Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA), việc sử dụng hệ số độ tin cậy Cronbach's Alpha là quan trọng để loại bỏ các biến không thích hợp, đặc biệt là những biến không mang lại độ tin cậy cao, vì chúng có thể tạo nên các yếu tố giả thêm vào mô hình.

Các tiêu chí được áp dụng để kiểm tra độ tin cậy thang đo:

- Mức giá trị của Alpha trên 0.7 là thang đo lường tốt, trên 0.6 thì có thể tạm chấp nhận và loại bỏ thang đo nếu kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA không tốt.

- Để thang đo có độ tin cậy cao thì các biến quan sát cần có tương quan mạnh với nhau, thể hiện qua chỉ số tương quan biến – tổng phải lớn hơn 0.3; Cronbach’s Alpha khi loại biến quan sát từ 0.6 đến 0.9 và nhỏ hơn giá trị Cronbach’s Alpha tổng.

3.4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

EFA đại diện cho một trong những kỹ thuật phân tích thống kê được sử dụng để tóm gọn một tập hợp các biến quan sát có liên quan đến nhau thành các biến mới, được gọi là nhân tố, nhằm giữ lại một lượng lớn thông tin từ tập biến ban đầu Trong thực tế, một số biến có thể đo lường trực tiếp như chiều cao, cân nặng, tốc độ, trong khi những biến khác như tính sáng tạo, hạnh phúc, sự hài lòng lại không thể đo lường trực tiếp bằng một câu hỏi đơn lẻ EFA chính là công cụ hữu ích để đo lường và hiểu các biến không đo lường trực tiếp.

EFA thuộc vào nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc hay biến độc lập, mà thay vào đó dựa vào mối quan hệ tương quan giữa các biến Nó giúp thu nhỏ một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa, dựa trên mối quan hệ tuyến tính với các biến quan sát ban đầu.

Trong phần mềm SPSS, EFA thường xuyên được sử dụng để kiểm tra độ kết dính giữa những biến quan sát và xem xét khả năng gom gọn của chúng thành số lượng nhân tố ít hơn Các biến không đảm bảo độ tin cậy thường sẽ bị loại bỏ khỏi phân tích Để thực hiện EFA, mô hình phải đáp ứng các điều kiện nhất định, bao gồm sự liên quan mạnh mẽ giữa các biến, được đánh giá thông qua các kiểm định như Kaiser-Meyer- Olkin (KMO) hoặc kiểm định Bartlett Quá trình phân tích thường đi qua 4 bước:

 Bước 1: Kiểm định KMO và Barlett

- Hệ số KMO phải nằm trong [0.5;1] và hệ số ý nghĩa của mô hình theo kiểm định Barlett phải có ý nghĩa thống kê 5%.

- Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê ( Giá trị Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu) Tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát.

- Mục đích của bước này là xác định các nhân tố Thường thì người ta dùng phương pháp Principal Component và Principal Axis Factoring để xác định các nhân tố.

- Trong bước này các nhân tố được xoay để có ý nghĩa hơn Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp Principal Components với phép xoay tương ứng là Varimax.

- Hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu như tiêu chuẩn đối với hệ số tải phải lớn hơn 0.5 Nếu tải lên hai hay nhiều nhóm nhân tố thì chênh lệch giữa hệ số lớn nhất và nhỏ nhất phải lớn hơn 0.3.

 Bước 4: Ra quyết định về số nhân tố cần giữ lại

Tiến hành chọn lọc các nhân tố có ý nghĩa thực tiễn nhất, chọn các nhóm biến có chỉ số lớn cho cùng một nhân tố và đặt tên cho nhân tố theo ý nghĩa của biên Cuối cùng là lưu nhân tố đại diện cho từng nhóm cho phân tích tương quan và mô hình hồi quy.

3.4.4 Phân tích tương quan Pearson

Phân tích tương quan Pearson được thực hiện để đánh giá mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson, nếu lớn hơn 0, thể hiện mối tương đương giữa hai biến; nếu nhỏ hơn 0, thể hiện mối tương quan âm, và nếu bằng 0, thì không có mối quan hệ tuyến tính giữa chúng Khi giá trị Sig (độ p) nhỏ hơn hoặc bằng 5%, có thể kết luận rằng hai biến thực sự có mối tương quan Đồng thời, hệ số tương quan càng lớn, mối tương quan càng chặt.

Nếu giá trị Sig lớn hơn 5%, người nghiên cứu có thể kết luận rằng hai biến không có mối quan hệ tuyến tính đáng kể Trong trường hợp giá trị Sig nhỏ hơn 5%, nghiên cứu cần xem xét khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

3.4.5 Phân tích hồi quy đa biến

Hồi quy đa biến, còn được gọi là hồi quy tuyến tính bội, là một sự mở rộng của hồi quy tuyến tính đơn Phương pháp này giúp chúng ta giải đáp câu hỏi về tác động của các biến độc lập được đề xuất ban đầu đối với biến phụ thuộc Nó không chỉ giúp xác định biến nào thực sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc mà còn cho phép đánh giá mức độ tác động của từng biến độc lập riêng lẻ lên biến phụ thuộc, bao gồm cả sức mạnh và hướng của tác động.

Phương trình hồi quy có dạng: Y = β0 + β1X1 + β2X3 + + βnXn

• Y là biến phụ thuộc (quyết định lựa chọn sử dụng thực phẩm chay).

• Xi là biến độc lập thứ i. Để phân tích mối quan hệ của nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc, ta sử dụng hồi quy đa biến Khi sử dụng hồi quy đa biến, các tham số cần được chú ý:

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN

Phân tích thống kê mô tả và phân bổ tần số

4.1.1 Thống kê mô tả về đặc điểm nhân khẩu học Đặc điểm của mẫu Số lượng (người) Tỷ lệ (%)

Nữ 213 68.7 Độ tuổi Từ 18 – 23 tuổi 300 96.8

Tình trạng hôn nhân Độc thân 294 94.8 Đang hẹn hò 7 2.3 Đã có gia đình và chưa có con 4 1.3 Đã có gia đình và có con 5 1.6

Bảng 2 - Tổng hợp dữ liệu nhân khẩu học của khảo sát

Thông tin về giới tính: trong tổng số 310 khảo sát cho thấy 97 người tham gia là nam chiếm 31.1%, có 213 người tham gia là nữ chiếm 68.7%.

Thông về độ tuổi: có 300 người tham gia là trong độ tuổi từ 18 đến 23 tuổi chiếm 96.8%, 10 người tham gia trong độ tuổi từ 24 đến 29 tuổi, chiếm 3.2%.

Thông tin về tình trạng hôn nhân: có 294 người tham gia độc thân chiếm 94.8%, 7 người tham gia đang hẹn hò chiếm 2.3%, 4 người tham gia đã có gia đình và chưa có con chiếm 1.3%, 5 người tham gia đã có gia đình và có con chiếm 1.6%.

Thông tin về thu nhập: có 280 người tham gia có mức thu nhập dưới 5 triệu đồng/ tháng chiếm 90.3%, 17 người tham gia có thu nhập trên 5 triệu- 10 triệu đồng/ tháng chiếm 5.5%, có 5 người tham gia có thu nhập trên 10 triệu- 20 triệu đồng/ tháng chiếm 1.6%, 8 người tham gia có thu nhập trên 20 triệu đồng/ tháng chiếm 2.6%.

4.1.2 Thống kê mô tả về đặc điểm sử dụng phương tiện đi lại

Nhóm nghiên cứu tiến hành khảo sát chi tiết đối với các đối tượng là giới trẻ trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh về đặc điểm sử dụng phương tiện giao thông của họ Các thông tin về sự hiểu biết của họ về dịch vụ Xanh SM Bike, phương tiện giao thông thường sử dụng và quãng đường di chuyển trung bình hàng ngày được nhóm nghiên cứu khảo sát và phân tích mô tả. Đặc điểm của mẫu Số lượng (người) Tỷ lệ (%)

Biết nhưng chưa từng dùng dịch vụ 228 73.5 Đã từng sử dụng 51 16.5

Hình thức giao thông thường sử dụng

Phương tiện cá nhân (xe máy, ô tô, xe đạp…) 247 79.7

Dịch vụ gọi xe công nghệ 23 7.4

Quãng đường di chuyển hàng ngày

Bảng 3 - Tổng hợp dữ liệu về đặc điểm đi lại của khảo sát

Thông tin về độ hiểu biết về Xanh SM Bike: có 31 người tham gia chưa biết về dịch vụ chiếm 10%, 228 người tham gia biết nhưng chưa từng dùng dịch vụ chiếm 73.5%, 51 người tham gia đã từng sử dụng dịch vụ chiếm 16.5%

Thông tin về phương tiện giao thông thường sử dụng: có 247 người tham gia sử dụng phương tiện cá nhân (xe máy, ô tô, xe đạp) là phương tiện di chuyển chính chiếm 79.7%, có 40 người tham gia sử dụng phương tiện công cộng (xe buýt) là phương tiện di chuyển chính chiếm 12.9%, 23 người tham gia sử dụng dịch vụ gọi xe công nghệ để di chuyển chính chiếm 7.4%

Thông tin về quãng đường di chuyển hàng ngày: có 100 người tham gia di chuyển dưới 5km trong ngày chiếm 32.3%, 127 người tham gia di chuyển từ 5 – 10km trong ngày chiếm 41%, 82 người tham gia di chuyển trên 10km – 15km trong ngày chiếm 26.5%, 1 người tham gia di chuyển trên 15km trong ngày chiếm 0.3%.

Trên đây là phần mô tả đặc điểm của mẫu khảo sát bao gồm giới tính, độ tuổi, tình trạng hôn nhân, thu nhập, độ hiểu biết về Xanh SM Bike, phương tiện giao thông thường sử dụng, quãng đường di chuyển hàng ngày Sau đây nhóm nghiên cứu sẽ đi vào phân tích mô hình hồi quy tuyến tính thông qua phần mềm SPSS 22 để thấy được các yếu tố ảnh hưởng đến Ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ tại thành phố Hồ Chí Minh.

Theo kết quả điều tra, Ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ tại thành phố Hồ Chí Minh, ta có thể đánh giá sơ lược như sau:

- Nhìn chung số lượng đáp viên chủ yếu là nữ giới trong độ tuổi từ 18 đến 23 tuổi, độc thân và có mức thu nhập dưới 5 triệu đồng trong tháng Đây là độ tuổi người tham gia đang còn là sinh viên hoặc mới tham gia vào thị trường lao động, vì vậy nhu cầu di chuyển đi lại là rất lớn, đặc biệt trong khu vực thành phố Hồ Chí Minh, mật độ giao thông luôn cao và dễ ùn tắt giao thông Tỷ lệ sử dụng phương tiện cá nhân là phương tiện chính chiếm 79.7%, qua đó cho thấy người tham gia sẽ ít có nhu cầu sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike hơn.

- Tỷ lệ người tham gia biết nhưng chưa sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike là cao nhất chiếm 73.5% trong độ hiểu biết về Xanh SM Bike, nguyên nhân có thể là do mặc dù việc Marketing, truyền thông, quảng cáo cho Xanh SM là có hiệu quả tuy nhiên sự xuất hiện sau của Xanh SM Bike so với các hãng khác như Grab, Be, Gojek,…vì vậy người tiêu dùng thường sử dụng các dịch vụ có trước vì sự quen thuộc.

Kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha

4.2.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến độc lập

 Nhận thức sự hữu ích

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Bảng 4 -Kiểm định đo tin cậy thang đo "Nhận thức sự hữu ích"

Thang đo Nhận thức sự hữu ích với 6 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.703 (> 0.7) cho thấy thang đo lường rất tốt , độ tin cậy của các biến quan sát cao Hệ số tương quan biến tổng giữa các biến đạt mức tốt (> 0.3) Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nằm trong khoảng (0.6;0.9), đồng thời nhỏ hơn 0.703 Với kết quả này, thang đo Nhận thức sự hữu ích được sử dụng trong bài nghiên cứu và đảm bảo độ tin cậy cần thiết cho các bước phân tích tiếp theo.

Bảng 5 - Kiểm định độ tin cậy thang đo "Chuẩn chủ quan"

Thang đo Chuẩn chủ quan với 6 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.747 (>0.7) cho thấy thang đo lường rất tốt , độ tin cậy của các biến quan sát cao Hệ số tương quan biến tổng giữa các biến đạt mức tốt (> 0.3) Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nằm trong khoảng (0.6;0.9), đồng thời nhỏ hơn 0.747 Với kết quả này,thang đo Chuẩn chủ quan được sử dụng trong bài nghiên cứu và đảm bảo độ tin cậy cần thiết cho các bước phân tích tiếp theo.

 Nhận thức về môi trường

Bảng 6 - Kiểm định độ tin cậy thang đo "Nhận thức về môi trường"

Thang đo Nhận thức về môi trường với 7 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.854 (> 0.7) cho thấy thang đo lường rất tốt , độ tin cậy của các biến quan sát cao Hệ số tương quan biến tổng giữa các biến đạt mức tốt (> 0.3) Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nằm trong khoảng (0.6;0.9), đồng thời nhỏ hơn 0.854 nhưng loại trừ biến MT2 vì có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến là 0.858 (> 0.854) Với kết quả này, thang đo Nhận thức về môi trường được sử dụng trong bài nghiên cứu và đảm bảo độ tin cậy cần thiết cho các bước phân tích tiếp theo.

 Nhận thức sự tin cậy

Bảng 7 - Kiểm định độ tin cậy thang đo "Nhận thức sự tin cậy"

Thang đo Nhận thức sự tin cậy với 5 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.742 (> 0.7) cho thấy thang đo lường rất tốt , độ tin cậy của các biến quan sát cao Hệ số tương quan biến tổng giữa các biến đạt mức tốt (> 0.3) Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nằm trong khoảng (0.6;0.9), đồng thời nhỏ hơn 0.742 nhưng loại biến quan sát TC2 vì hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến là 0.771 (>0.742) Với kết quả này, thang đo Nhận thức sự tin cậy được sử dụng trong bài nghiên cứu và đảm bảo độ tin cậy cần thiết cho các bước phân tích tiếp theo.

 Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế

Bảng 8 - Kiểm định độ tin cậy thang đo "Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế"

Thang đo Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế với 5 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.686 ( 0.4) Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nằm trong khoảng (0.6;0.9), đồng thời nhỏ hơn 0.686 Với kết quả này, nghiên cứu xem xét giữ lại hay loại bỏ nếu kết quả phân tích nhân tố không tốt.

4.2.2 Kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến phụ thuộc

Bảng 9 - Kiểm định độ tin cậy thang đo "Ý định sử dụng"

Thang đo Ý định sử dụng với 4 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.722 (>0.7) cho thấy thang đo lường rất tốt , độ tin cậy của các biến quan sát cao Hệ số tương quan biến tổng giữa các biến đạt mức tốt (> 0.4) Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nằm trong khoảng (0.6;0.9), đồng thời nhỏ hơn 0.722 tuy nhiên loại trừ biến quan sát YD4 vì hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến là 0.577 (< 0.6) Với kết quả này, thang đo Ý định sử dụng được sử dụng trong bài nghiên cứu và đảm bảo độ tin cậy cần thiết cho các bước phân tích tiếp theo.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.3.1 Phân tích EFA cho biến độc lập

Phân tích kiểm định KMO và Barlett biến độc lập lần 1 Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser-Meyer-Olkin 851

Giá trị Eigenvalue thấp nhất 1.112 >1

Bảng 10 - KMO và Barlett's Test biến độc lập lần 1

Dựa vào kết quả thu được từ phân tích KMO và kiểm định Barlett ở trên, có thể nhận thấy dữ liệu này hoàn toàn phù hợp để phân tích nhân tố khám phá EFA.

 KMO = 0.851 (> 0.5) phân tích nhân tố là phù hợp.

 Sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là đạt yêu cầu (bác bỏ H0, chấp nhận H1) Sig (Barlett’s Test) = 0.000 < 0.05 nhóm nghiên cứu kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

 Eigenvalue = 1.112 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.

 Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative%) 57.287% > 50% Điều này chứng tỏ 57.287% biến thiên của dữ liệu được gải thích bởi các nhân tố trong phép xoay.

Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy 26 biến quan sát hội tụ vào 6 nhân tố:

Bảng 11 - Ma trận xoay biến nhân tố độc lập lần 1

Dựa vào bảng ma trận xoay nhân tố Rotated Component Matrix có thể nhận định: Biến HI6, CQ1, CQ6, TC1, DT5, DT3, HI4 bị loại vì tải lên 2 nhóm nhân tố và chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0.3 Sau khi loại các biến quan sát trên, nhóm nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA với các biến còn lại và thu được kết quả như sau.

Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative%) 58.285% > 50% Điều này chứng tỏ 58.285% biến thiên của dữ liệu được gải thích bởi các nhân tố trong phép xoay.

Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy 20 biến quan sát hội tụ vào 5 nhân tố:

Dựa vào bảng ma trận xoay nhân tố Rotated Component Matrix có thể nhận định: Biến CQ3 bị loại vì tải lên 2 nhóm nhân tố và đều có hệ số tài < 0.5 Sau khi loại biến quan sát trên, nhóm nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA với các biến còn lại và thu được kết quả như sau.

 Sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là đạt yêu cầu(bác bỏ H0, chấp nhận H1) Sig (Barlett’s Test) = 0.000 < 0.05 nhóm nghiên cứu kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Kết quả phân tích EFA cho thấy 19 biến quan sát hội tụ vào 5 nhân tố:

4.3.2 Phân tích kiểm định KMO và Barlett biến phụ thuộc Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser-Meyer-Olkin 623

Bảng 16 - KMO và Barlett's Test biến phụ thuộc

Mã hóa biến quan sát Hệ số

Bảng 17 - Ma trận xoay nhân tố biến phụ thuộc

4.3.3 Điều chỉnh thang đo sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA

Ký hiệu Mã hóa Biến quan sát Tên nhóm

HI HI1 Tôi nghĩ sử dụng Xanh SM Bike giúp tới điểm đến nhanh chóng

Nhận thức sự hữu ích

HI2 Tôi nghĩ sử dụng Xanh SM Bike an toàn vì chất lượng tài xế của GSM

HI3 Tôi nghĩ sử dụng Xanh SM Bike thoải mái vì sự êm ái khi di chuyểnHI5 Tôi có thể sử dụng Xanh SM Bike bất kỳ thời điểm nào trong ngày

CQ CQ2 Lời khuyên của bạn bè kích thích tôi sử dụng Xanh

CQ4 Tôi quan tâm đến Xanh SM Bike vì mọi người xung quanh tôi cũng sử dụng chúng

CQ5 Nếu tôi sử dụng Xanh SM Bike thì người thân, bạn bè tôi cũng sẽ sử dụng

MT MT1 Tôi nghĩ mối đe dọa từ ô nhiễm không khí ngày càng nghiêm trọng

Nhận thức về môi trường

MT3 Sử dụng xe máy truyền thống làm tăng ô nhiễm môi trường ở TP.HCM

MT4 Tôi cho rằng bảo vệ môi trường là trách nhiệm chung của mỗi cá nhân

MT5 Ô nhiễm không khí tại TP.HCM ảnh hưởng đến sức khỏe của tôi

MT6 Tôi cho rằng sử dụng Xanh SM Bike sẽ giúp hạn chế ô nhiễm không khí

MT7 Tôi cho rằng sử dụng Xanh SM Bike sẽ giúp hạn chế ô nhiễm tiếng ồn

TC TC3 Tôi nghĩ rằng thông điệp môi trường của Xanh SM

Bike là đáng tin cậy

Nhận thức sự tin cậy

TC4 Tôi tin GSM cam kết mang đến cho khách hàng những trải nghiệm tốt nhất

TC5 Tôi tin rằng Xanh SM Bike được trang bị các tính năng hiện đại

DT DT1 Tôi nghĩ rằng xe máy truyền thống bền hơn xe điện Sự hấp dẫn của sản phẩm thay DT2 Tôi nghĩ xe máy truyền thống nhanh chóng nạp thế nhiên liệu hơn xe điện

DT4 Tôi nghĩ rằng chi phí sử dụng xe máy truyền thống thấp hơn xe điện Biến phụ thuộc

YD YD1 Tôi có ý định sử dụng Xanh SM Bike trong tương lai Ý định sử dụng

YD2 Tôi có ý định sử dụng Xanh SM Bike thường xuyên hơn

YD3 Tôi nghĩ Xanh SM Bike là lựa chọn đầu tiên của tôi khi cần sử dụng xe công nghệBảng 18 - Điều chỉnh thang đo sau khi phân tích nhân tố khám phá

Phân tích tương quan Pearson

Để thực hiện xem xét sự phù hợp của các nhân tố trước khi đưa vào mô hình hồi quy nhóm tác giả sử dụng Phân tích tương quan (Pearson) Để kết luận các biến có tương quan với nhau ta dựa vào số Sig Hệ số Sig 5% thì hai biến này không có tương quan với nhau.

Từ kết quả phân tích tương quan (Pearson) cho thấy biến phụ thuộc Ý định sử dụng (YD) có tương quan với 5 biến độc lập Nhận thức sự hữu ích (HI), Chuẩn chủ quan (CQ), Nhận thức về môi trường (MT), Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế (DT), Nhận thức sự tin cậy (TC).

HI CQ MT TC DT YD

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Bảng 19 - Ma trận tương quan các biến trong mô hình

Mô hình hồi quy tuyến tính

Sau khi tiến hành phân tích hồi quy trên phần mềm SPSS 25, ta có bảng kết quả của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ tại TP.HCM:

Bảng 20 - Kết quả phân tích hồi quy

Từ bảng phân tích kết quả hồi quy cho thấy:

+ Hệ số Tolerance đều lớn hơn 0.0001 nên được tiêu chuẩn chấp nhận.

+ Hệ số Sig của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 (Sig.(MT) = 0.001, Sig.(TC) 0.000, Sig.(CQ) = 0.000, Sig.(HI) = 0.000, Sig.(DT) = 0.025), vì vậy các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, không có biến nào bị loại khỏi mô hình.

+ Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 ( VIF(HI, CQ, MT, TC, DT) = 1.000) nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

+ Hệ số hồi quy của các biến độc lập đều lớn hơn 0 ( β(HI) = 0.200, β(CQ) = 0.345, β(MT) = 0.156, β(TC) = 0.410, β(DT) = 0.103) Kết luận rằng: Các biến độc lập đưa vào mô hình đều tác động cùng chiều với biến phụ thuộc Biến Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế bị loại vì kết quả phân tích tương quan ngược với giả thuyết nghiên cứu và chỉ số Cronbach’s Alpha của thang đo không tốt.

Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập được thể hiện trong phương trình hồi quy đa biến sau:

YD: “Ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ tại TP.HCM” (là trung bình của các biến YD1, YD2, YD3)

HI: “Nhận thức sự hữu ích” (là trung bình của các biến HI1, HI2, HI3, HI5)

CQ: “Chuẩn chủ quan” (là trung bình của các biến CQ1, CQ2, CQ4, CQ5)

MT: “Nhận thức về môi trường” (là trung bình của các biến MT1 MT3, MT4, MT5, MT6,MT7, HI6)

TC: “Nhận thức sự tin cậy” (là trung bình của các biến TC1, TC3, TC4, TC5)

Phương trình hồi quy tuyến tính với hệ số beta chuẩn hóa:

YD = 0.41TC + 0.3CQ + 0.2HI + 0.156MT

Hệ số Beta chuẩn hóa cho thấy mức độ ảnh hưởng mạnh hay yếu của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike theo thứ tự: từ cao đến thấp Yếu tố Nhận thức sự tin cậy có tác động mạnh nhất (β=0.410) Yếu tố Chuẩn chủ quan có tác động mạnh thứ hai (β=0.345) Yếu tố Nhận thức sự hữu ích có tác động mạnh thứ ba (β=0.200) Cuối cùng tác động kém nhất là yếu tố Nhận thức về môi trường (β=0.156).

4.5.2 Đánh giá ý nghĩa mô hình

Model R R Square Adjusted R Square Độ lệch chuẩn Durbin-Watson

1 602 a 362 352 80528126 2.019 a Predictors: (Constant), DT, HI MT, CQ, TC b Dependent Variable: YD

Bảng 21 - Hệ số ý nghĩa của mô hình

Sau khi đưa các biến độc lập vào mô hình hồi quy kết quả nhận được là Adjusted R square = 0.352 tức là các yếu tố giải thích được 35.2% sự ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike, còn 64.8% còn lại là sự ảnh hưởng của các yếu tố khác không thể giải thích bằng các biến trong mô hình.

4.5.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Model Tổng bình phương df

Trung bình bình phương F Sig.

Total 309.000 309 a Dependent Variable: YD b Predictors: (Constant), DT, HI, MT, CQ, TC

Bảng 22 - Kết quả phân tích ANOVA của mô hình

Kiểm định cho thấy hệ số Sig.= 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Vậy mô hình được xây dựng phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng mô hình hồi quy này phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ tại TP.HCM.

4.5.4 Đánh giá giả định hồi quy qua 3 biểu đồ

Kiểm định sự vi phạm các giả thuyết hồi quy:

Giả thuyết H1: Nhận thức về môi trường tác động tích cực (+) đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ trên địa bàn TP.HCM Kết quả: chấp nhận.

Giả thuyết H2: Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế có tác động tiêu cực (-) đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ trên địa bàn TP.HCM Kết quả: không chấp nhận.

Giả thuyết H3: Chuẩn chủ quan có tác động cùng chiều (+) tới ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ trên địa bàn TP.HCM Kết quả: chấp nhận.

Giả thuyết H4: Nhận thức hữu ích có tác động tích cực (+) đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ trên địa bàn TP.HCM Kết quả: chấp nhận. Giả thuyết H5: Nhận thức sự tin cậy có tác động tích cực (+) đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ trên địa bàn TP.HCM Kết quả: chấp nhận. Kiểm định hiện tượng tương quan giữa các phần dư: Nhìn vào bảng phân tích hồi quy cho ta thấy hệ số Durbin-Watson d = 2.006 hay 1

Tiêu đề	Những Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Sử Dụng Dịch Vụ Xanh SM Bike Của Giới Trẻ Tại Thành Phố Hồ Chí Minh
Tác giả	Lê Quốc Đạt, Lê Ngọc Hạ Châu, Nguyễn Trương Anh Dũng, Trần Thị Lệ Cẩm Tiên, Nguyễn Nhã Thi, Nguyễn Thanh Tài
Người hướng dẫn	Th.S Phạm Thị Lan Phương
Trường học	Trường Đại Học Tài Chính - Marketing
Chuyên ngành	Marketing
Thể loại	Nghiên Cứu Marketing
Năm xuất bản	2023
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	94
Dung lượng	14,38 MB